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公开(公告)号：CN110009725B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910168988.5
申请日：2019-03-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多张RGB图像的人脸重建方法，能够重建出高质量人脸模型。针对传统算法的高光去除过度和颜色失真问题，本发明采用像素分类和补偿函数来提升基于联合双边滤波算法的效果，消除了黑斑现象。本发明使用粗细双粒度的人脸几何重建，首先使用基于三维形变模型的方法恢复人脸整体形状，然后使用从明暗恢复形状的方法恢复面部细节，从而重建出高质量人脸几何模型。针对多张图像间的不对齐现象，本发明采用基于块的纹理映射技术，解决了纹理模糊的问题。同时针对块匹配运算效率低下的问题，本发明采用KDTree优化搜索空间，实现了至少5倍的加速效果。
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公开(公告)号：CN107146251B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710193356.5
申请日：2017-03-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/68
Abstract: 本发明公开了一种三维人脸模型的对称性分析方法，该方法通过对输入人脸模型进行采样，并对采样结果进行配对进而得到对称特征；再对所得对称特征进行提取和聚类，进而得出模型所存在的对称性关系。本发明通过在特征提取时添加PCA约束，在计算资源有限的情况下有效地提升了初始采样点的最大数量；通过改进对称特征的提取方法，提升了聚类结果的有效性；通过在特征‑网格重匹配时添加松弛因子，在保证结果稳定性的同时将匹配延伸到了整个模型。在Kinect采集并使用KinectFusion重建的人脸模型上，进行了测试并验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN110009725A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910168988.5
申请日：2019-03-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多张RGB图像的人脸重建方法，能够重建出高质量人脸模型。针对传统算法的高光去除过度和颜色失真问题，本发明采用像素分类和补偿函数来提升基于联合双边滤波算法的效果，消除了黑斑现象。本发明使用粗细双粒度的人脸几何重建，首先使用基于三维形变模型的方法恢复人脸整体形状，然后使用从明暗恢复形状的方法恢复面部细节，从而重建出高质量人脸几何模型。针对多张图像间的不对齐现象，本发明采用基于块的纹理映射技术，解决了纹理模糊的问题。同时针对块匹配运算效率低下的问题，本发明采用KDTree优化搜索空间，实现了至少5倍的加速效果。
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公开(公告)号：CN105893719B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201610436309.4
申请日：2016-06-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于双向路径跟踪的实时声音传播模拟方法，该方法首先输入当前帧的声学环境状态，以各声源为起点随机生成正向子路径，以听者为起点生成反向子路径，在正向与反向子路径节点间随机建立连接，生成完整路径；并计算出每一路径的强度，生成概率和多重重要性采样权重，最后得到并输出能量响应曲线。本发明以双向路径跟踪的路径生成能力为基础，结合基于信噪比的质量标准，通过控制不同反射次数路径的数量对声能曲线各时间段质量做出调整，从而可以平衡各时段反射声的质量。本发明由于使用了双向路径跟踪，可以在相同的计算代价下产生数量更多，质量更高的路径，且路径质量较少受声源与听者位置的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102402798A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110271254.3
申请日：2011-09-14
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06T15/503 , G06T2200/28
Abstract: 本发明公开了一种可交互的非匀质半透明物体绘制方法，该方法支持物体模型的切割，材质编辑等操作，所有操作均可交互式地进行。本发明主要有两个技术突破与创新：第一、通过提出一种新的扩散方程求解方法，克服了之前方法的缺点；第二、通过一种并行多重网格加速技术，使得绘制过程可以达到交互乃至实时级别。整个求解过程高度并行化并且十分容易在GPU上实现，其绘制结果与耗时较多的有限元方法绘制结果几乎完全一致。
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公开(公告)号：CN118691728A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410595615.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 浙江大学 , 上海天华建筑设计有限公司
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于簇的IFC模型构件级LOD生成和使用方法。该方法适用于包含大量三角面的IFC构件模型，在离线过程中以一个固定数量的三角面为一个簇的分割方式，对构件模型进行分组减面，生成多级LOD草模，进而可在实时渲染过程中，根据渲染相机的可见范围，动态调整构件的三角面渲染数量，以避免无效渲染带来的开销。本发明也在对IFC模型进行LOD处理的过程中引入了簇的形式，提高了模型减面的操作细粒度，单体构件得以实现多级LOD的共存，从而保证了相机移动过程中，模型能够在不同LOD层级间平滑过渡；同时，本发明还结合了符合现代GPU硬件运行方式的实例化渲染与剔除算法，极大提高了渲染的帧率表现。
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公开(公告)号：CN117808927A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311653799.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T11/60 , G06T7/73 , G06N3/088 , G06F40/126 , G06F40/166
Abstract: 本发明公开了一种支持多模态输入的3D姿态生成与编辑的方法，该方法是利用多头向量自编码器结构和全局‑局部特征融合结构，将人体姿态压缩进入表达力丰富且容易进行多模态融合的隐空间；在多头向量自编码器结构中将特征编码为离散向量，在全局‑局部特征融合结构中解耦了多个人体部位，同时通过一个全局特征对局部特征进行约束。基于这两个构架，构建了一套高自由度、高正确性、高可控性的显式人体姿态先验模型以及配套的多模态整合模型。本发明解决了人体姿态数据难以拆分和编码成表达能力丰富的离散向量的挑战，能够高效率、高质量地进行人体姿态编辑并赋能各类围绕人的AIGC场景，包括对虚拟数字人的驱动以及更高可控性的图片生成。
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公开(公告)号：CN115375817A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211103881.0
申请日：2022-09-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T15/00 , G06T15/50 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种人脸高光及粗糙度重建方法，本发明提出了先求区域均值，再该区域均值作为约束求该区域内逐像素值的方法。在自动划分人脸区域时，本发明运用kmeans算法进行人脸分块，采用不同属性的数据作为分类参数，使得材质数值相近的点被分在同一区块中。理论验证和实验结果证明，本发明解决了求解逐像素材质时所面临的欠约束问题，得到的结果能够经得起人造数据实验验证。本发明巧妙地增加约束，创造性地解决求解高光与粗糙度贴图时的欠约束难题，可以通过消费者级的硬件获得物体的高光及粗糙度，也可以适用于各种不同复杂物体高光及粗糙度的重建，运用在虚拟现实场景中，应用空间巨大，具有较高普适性。
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公开(公告)号：CN115034381A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210579759.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 浙江大学 , 杭州相芯科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多分辨率网络结构的神经绘制方法，该方法首先拍摄待建模对象在不同视角和光照下的图像，得到相机参数及光源位置、代理几何及神经纹理、前景抠图、辐射度线索和UV图数据，用于搭建和训练神经渲染管线模型，最后拍摄指定相机参数和光照条件下的图像，处理并得到辐射度线索和UV图，用神经渲染管线模型合成新图像或动画。本发明与传统的神经网络相比，显式地拆分了不同的空间频率成分，使得合成图像序列在时域上有更好的稳定性；本发明解决了传统方法混杂编码不同频率成分导致的高频丢失问题，使得合成图像保留了更多的细节纹理，达到了更高的保真度。
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